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	<title>pas &#8211; Hasil Pileg Terkini</title>
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	<description>Hasil Pileg Terkini</description>
	<lastBuildDate>Tue, 10 Mar 2026 08:42:34 +0000</lastBuildDate>
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		<title>Vous êtes le guide : pourquoi les rapports Great Power BI commencent par la décision, pas par les données</title>
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		<dc:creator><![CDATA[Hasil Pileg]]></dc:creator>
		<pubDate>Tue, 10 Mar 2026 08:42:34 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Uncategorized]]></category>
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		<category><![CDATA[décision]]></category>
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					<description><![CDATA[Vous êtes le guide : pourquoi les grands rapports Power BI commencent par la décision, pas par les données. Les rapports Power BI commencent par&#46;&#46;&#46;]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[<article>
<header>Vous êtes le guide : pourquoi les grands rapports Power BI commencent par la décision, pas par les données. Les rapports Power BI commencent par un simple changement de mentalité : le public est le héros, et votre travail consiste à le guider de l&#8217;incertitude à l&#8217;action.</p>
</header>
<h2>Le changement de rôle qui change tout</h2>
<p>Dans le dernier article, j&#8217;ai fait une déclaration qui change tout dans la façon dont vous concevez l&#8217;analyse :</p>
<p>Le public est le héros.</p>
<ul>
<li>Pas l&#8217;ensemble de données</li>
<li>Pas le tableau de bord</li>
<li>Pas l&#8217;analyste</li>
</ul>
<p>Celui qui prend la décision est le héros. Une fois que vous l’acceptez réellement, votre rôle devient très clair. Vous êtes le guide. Et ce recadrage change la façon dont vous créez chaque rapport à partir de maintenant.</p>
<h2>La différence entre un héros et un guide</h2>
<p>Dans les histoires, le héros est confronté à l’incertitude.</p>
<ul>
<li>Ils ne connaissent pas la réponse</li>
<li>Ils ne connaissent pas le chemin</li>
<li>Ils ne savent pas ce qui les attend</li>
</ul>
<p>Ils ont besoin de clarté. Le guide est celui qui :</p>
<ul>
<li>supprime les obstacles</li>
<li>signale un danger</li>
<li>fournit des outils</li>
<li>montre le chemin</li>
</ul>
<p>Le guide ne prend pas en charge le voyage. Le guide aide le héros à le compléter. En analytique, le cadre, le manager ou le chef d’équipe se trouve au bord de la décision. Si la décision concerne :</p>
<ul>
<li>Allocation budgétaire</li>
<li>Embauche</li>
<li>Tarifs</li>
<li>Investissement</li>
<li>Gestion des risques</li>
</ul>
<p>Votre tableau de bord les aide soit à avancer… soit à ajouter du bruit.</p>
<h2>Les guides ne se montrent pas</h2>
<p>Il existe un subtil piège à l’ego dans l’analyse.</p>
<ul>
<li>Vous avez construit le modèle</li>
<li>Vous avez écrit le DAX</li>
<li>Vous avez optimisé les performances</li>
<li>Vous avez créé quelque chose d&#8217;impressionnant techniquement</li>
</ul>
</article>
<p>Vous pouvez le voir dans de nombreux articles liés, et il est tentant de tout montrer.</p>
<article>Mais les guides ne se montrent pas. Ils ne submergent pas le héros de tous les chemins possibles à travers la forêt. Ils ne remettent pas un manuel de 200 pages en disant « Bonne chance ».</p>
<ul>
<li>Ils simplifient.</li>
<li>Ils précisent.</li>
<li>Ils suppriment les frictions.</li>
</ul>
<p>En tant qu&#8217;auteur de rapport, votre travail ne consiste pas à démontrer des compétences techniques. Votre travail consiste à aider quelqu’un à prendre une décision. C&#8217;est une mesure de performance très différente.</p>
<h2>Pourquoi de bonnes analyses semblent simples</h2>
<p>Il y a une raison pour laquelle les meilleurs rapports semblent souvent calmes. Clair. Structuré. Presque évident. Ce n&#8217;est pas parce que le problème était simple. C’est parce que quelqu’un a réfléchi sérieusement avant la rédaction du rapport.</p>
<p>Ils:</p>
<ul>
<li>a clarifié la décision</li>
<li>identifié les signaux essentiels</li>
<li>visuels inutiles supprimés</li>
<li>séquencé les informations</li>
</ul>
<p>Le public n’était donc pas obligé de le faire. La simplicité de l’analyse est rarement accidentelle. C&#8217;est le résultat d&#8217;une réflexion disciplinée en amont.</p>
<h2>Commencez par la vraie question</h2>
<p>Et c’est là que la plupart des analyses tournent mal. La plupart des projets commencent par :</p>
<blockquote>
<p><strong>« De quelles données disposons-nous ?</strong></p>
</blockquote>
<p>Cela semble pratique. Sensible. Logique. C&#8217;est aussi un mauvais point de départ.</p>
<p>Car une fois que vous commencez avec les données, vous dérivez immédiatement vers l’exploration. Vous commencez à demander :</p>
<ul>
<li>Que peut-on calculer ?</li>
<li>Par quelles dimensions pouvons-nous découper ?</li>
<li>Quelles pannes pourraient être utiles ?</li>
</ul>
<p>Et bientôt, vous disposez d’un tableau de bord rempli de visuels déconnectés. Tout est techniquement correct. Aucun n’est structurellement aligné sur une décision.</p>
<h2>La meilleure question</h2>
<p>La meilleure question est :</p>
<blockquote>
<p><strong>« Quelle décision est actuellement bloquée ?</strong></p>
</blockquote>
<p>Cette question a un effet puissant. Cela crée une concentration instantanée. Si la décision est :</p>
<blockquote>
<p><em>« Devrions-nous nous développer dans la région Nord ? »</em></p>
</blockquote>
<p>La moitié de vos mesures perdent alors immédiatement leur pertinence.</p>
<p>Si la décision est :</p>
<blockquote>
<p><em>« Devrions-nous augmenter les prix ce trimestre ? »</em></p>
</blockquote>
<p>Vous savez alors exactement quels signaux sont importants.</p>
<p>Si la décision est :</p>
<blockquote>
<p><em>« Quels clients sont à risque et quelle intervention devons-nous mettre en œuvre ? »</em></p>
</blockquote>
<p>Le rapport se réduit considérablement. Lorsque vous commencez par prendre une décision, le rapport a un but. Lorsque vous commencez avec les données, le rapport propose des options. Les options créent l’exploration. Le but crée de la clarté.</p>
<h2>Conception axée sur la décision</h2>
<p>Quand on commence à prendre une décision, tout change. Vous n’incluez que ce qui contribue à faire avancer cette décision.</p>
<p>Vous demandez :</p>
<ul>
<li>Que doit savoir le héros pour agir avec confiance ?</li>
<li>Quelle incertitude faut-il réduire ?</li>
<li>A quelle objection faut-il répondre ?</li>
</ul>
<p>Soudainement:</p>
<ul>
<li>Vous n&#8217;avez pas besoin de 12 visuels</li>
<li>Vous n&#8217;avez pas besoin de tous les KPI</li>
<li>Vous n&#8217;avez pas besoin de trois pages d&#8217;accès au détail</li>
</ul>
<p>Vous avez besoin de suffisamment d’informations pour étayer la décision. Pas plus. Rien de moins. Cette discipline est ce qui sépare le reporting de l’aide à la décision.</p>
<h2>Anticipez les questions avant qu&#8217;elles ne soient posées</h2>
<p>Un bon guide anticipe la confusion avant qu’elle n’apparaisse. En analytique, cela signifie demander :</p>
<p>Si j’étais le décideur, que contesterais-je ?</p>
<ul>
<li>Cette tendance est-elle saisonnière ?</li>
<li>Cette anomalie est-elle significative ?</li>
<li>Qu’est-ce qui motive ce changement ?</li>
<li>Que se passe-t-il si nous ne faisons rien ?</li>
</ul>
<p>Répondez à ces questions dans le rapport lui-même. N&#8217;attendez pas qu&#8217;ils fassent surface lors d&#8217;une réunion.</p>
<p>Si le rapport anticipe les objections et les résout, la discussion passe de l’interprétation à l’action. C&#8217;est alors que vous savez que vous guidez.</p>
<h2>Supprimer les choix inutiles</h2>
<p>L’une des responsabilités les plus négligées du guide est de supprimer les choix inutiles.</p>
<ul>
<li>Trop de trancheuses</li>
<li>Trop de chemins d&#8217;exploration</li>
<li>Trop de perspectives facultatives</li>
</ul>
<p>Le choix donne du pouvoir. Mais dans des environnements à haute pression, cela crée une charge cognitive. Le héros n’a pas besoin de chemins infinis. Ils ont besoin du bon. Cela ne signifie pas supprimer complètement l’exploration.</p>
<p>Cela signifie distinguer :</p>
<ul>
<li><strong>vues de décision</strong></li>
<li><strong>vues d&#8217;exploration</strong></li>
</ul>
<p>Le cheminement principal du rapport doit être évident. Les chemins facultatifs ne doivent pas l’obscurcir.</p>
<h2>Avoir une opinion sur ce qui compte</h2>
<p>C’est là que de nombreux analystes hésitent.</p>
<ul>
<li>« Et si je supprime quelque chose d&#8217;important ? »</li>
<li>« Et si quelqu&#8217;un veut voir cette panne ? »</li>
<li>« Et si je me trompe sur ce qui compte ? »</li>
</ul>
<p>Les guides sont opiniâtres. Pas avec arrogance. Délibérément. Ils donnent la priorité. Ils filtrent. Ils encadrent. Car sans cadrage, c’est au héros de construire lui-même le récit. Et lorsque différentes personnes construisent des récits différents, les décisions se fragmentent.</p>
<h2>L’impact immédiat de ce changement</h2>
<p>Voici la meilleure partie. Vous n&#8217;avez pas besoin de nouveaux outils pour appliquer cela. Vous n&#8217;avez pas besoin d&#8217;IA. Vous n&#8217;avez pas besoin d&#8217;une nouvelle plateforme.</p>
<p>Vous avez besoin d’un point de départ différent.</p>
<p>Au lieu de:</p>
<blockquote>
<p><strong>« De quelles données disposons-nous ?</strong></p>
</blockquote>
<p>Commencez par :</p>
<blockquote>
<p><strong>« Quelle décision est actuellement bloquée ?</strong></p>
</blockquote>
<p>Ce seul changement améliore immédiatement les analyses. Sans changer une seule ligne du DAX.</p>
<h2>Un test pratique</h2>
<p>Ouvrez l&#8217;un de vos tableaux de bord actuels.</p>
<p>Demander:</p>
<ul>
<li>Quelle décision cela vise-t-il à soutenir ?</li>
<li>Si je supprimais la moitié des visuels, la décision serait-elle toujours claire ?</li>
<li>Ce rapport anticipe-t-il les objections évidentes ?</li>
</ul>
<p>Si les réponses sont floues, vous continuez à concevoir à partir des données.</p>
<p>S&#8217;ils sont précis, vous concevez à partir de la décision à rebours.</p>
<p>C&#8217;est la différence entre être le héros et être le guide.</p>
<h2>Envie de devenir le guide ?</h2>
<p>Si vous souhaitez que vos rapports Power BI passent de la présentation des données à l&#8217;orientation des décisions, c&#8217;est exactement ce sur quoi nous nous concentrons dans le cadre du <strong>Accélérateur de données</strong>.</p>
<p>Nous aidons les équipes à passer du reporting à l&#8217;aide à la décision, en structurant les analyses autour de la clarté, de la confiance et de l&#8217;action.</p>
<hr />
<p><em>Dans le prochain article, nous verrons comment identifier le bon public pour un rapport et pourquoi différents héros ont besoin d&#8217;histoires différentes.</em></p>
<p><strong>En rapport:</strong> Structure du rapport Power BI : début, milieu, fin</p>
<p><strong>Article précédent :</strong> Le parcours du héros dans l&#8217;analyse : pourquoi le public est le héros</p>
<p><strong>Commencez la série :</strong> Les tableaux de bord ne déterminent pas les décisions (et c&#8217;est le vrai problème de l&#8217;analyse)</p>
</article>
<p>L&#8217;article Vous êtes le guide : Pourquoi les rapports Great Power BI commencent par la décision, pas par les données, apparaît en premier sur Gethyn Ellis.</p>
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			</item>
		<item>
		<title>Pourquoi une bonne analyse commence par la décision, pas par les données</title>
		<link>https://hasilpileg.com/pourquoi-une-bonne-analyse-commence-par-la-decision-pas-par-les-donnees/</link>
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		<dc:creator><![CDATA[Hasil Pileg]]></dc:creator>
		<pubDate>Sun, 08 Mar 2026 08:27:15 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Uncategorized]]></category>
		<category><![CDATA[analyse]]></category>
		<category><![CDATA[bonne]]></category>
		<category><![CDATA[commence]]></category>
		<category><![CDATA[décision]]></category>
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					<description><![CDATA[Commencez par la vraie question : pourquoi une bonne analyse commence par la décision, pas par les données. Commencez par la décision et vos tableaux&#46;&#46;&#46;]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[<div id="">
<header>Commencez par la vraie question : pourquoi une bonne analyse commence par la décision, pas par les données. <strong>Commencez par la décision</strong> et vos tableaux de bord deviennent plus clairs, plus petits et plus utiles. Commencez par les données et vous vous retrouvez souvent avec des visuels déconnectés et des décisions lentes.</header>
<h2>La question qui fait dérailler la plupart des projets d&#8217;analyse</h2>
<p>Il existe une seule question qui fait dérailler la plupart des projets d’analyse avant même qu’ils ne commencent. Cela semble pratique. Sensible. Même professionnel.</p>
<blockquote>
<p><strong>« De quelles données disposons-nous ?</strong></p>
</blockquote>
<p>Cette question semble être le bon point de départ.<strong> Ce n&#8217;est pas le cas. </strong>Parce qu&#8217;une fois que vous commencez avec les données, vous avez déjà abandonné le contrôle de l&#8217;histoire.</p>
<h2>Le piège des données d’abord</h2>
<p>Lorsque vous commencez par « De quelles données disposons-nous ? », vous dérivez immédiatement vers l’exploration.</p>
<p>Vous commencez à demander :</p>
<ul>
<li>Quels tableaux existent ?</li>
<li>Quelles mesures peut-on calculer ?</li>
<li>Quelles pannes pourraient être intéressantes ?</li>
<li>Quels visuels pourrions-nous construire ?</li>
</ul>
<p>Et bientôt, vous disposez d’un tableau de bord rempli de graphiques déconnectés.</p>
<ul>
<li>Tout est techniquement correct</li>
<li>Tous individuellement intéressants</li>
<li>Aucun aligné sur une décision spécifique</li>
</ul>
<p>C’est ainsi que les tableaux de bord deviennent des terrains de jeux analytiques plutôt que des outils de décision. Les données deviennent le point de départ. Et la décision devient une réflexion après coup.</p>
<h2>La meilleure question</h2>
<p>La meilleure question est brutalement simple :</p>
<blockquote>
<p><strong>« Quelle décision est actuellement bloquée ?</strong></p>
</blockquote>
<p>Cette question change tout. Cela crée une concentration immédiate. Cela force la priorisation. Il définit ce qui compte et, tout aussi important, ce qui ne l&#8217;est pas.</p>
<p>Si la décision bloquée est :</p>
<blockquote>
<p><em>« Devrions-nous nous développer dans la région Nord ? »</em></p>
</blockquote>
<p>Alors la moitié de vos mesures ne sont pas pertinentes. Si la décision bloquée est :</p>
<blockquote>
<p><em>« Devrions-nous augmenter les prix ce trimestre ? »</em></p>
</blockquote>
<p>Ensuite, l’analyse se réduit considérablement.</p>
<p>Si la décision bloquée est :</p>
<blockquote>
<p><em>« Quels sont les clients les plus à risque ? »</em></p>
</blockquote>
<p>Vous savez alors exactement quels signaux doivent faire surface. Lorsque vous commencez par prendre une décision, le rapport a un but. Lorsque vous commencez avec les données, le rapport propose des options. Les options créent l’errance. <strong>Le but crée de la clarté.</strong></p>
<h2>Pourquoi cela fonctionne immédiatement</h2>
<p>Voici ce qui rend cela si pratique. Vous n&#8217;avez pas besoin de nouveaux outils. Vous n&#8217;avez pas besoin d&#8217;une nouvelle plateforme. Vous n&#8217;avez pas besoin de compétences plus avancées. Vous avez juste besoin d’un point de départ différent. Au lieu de demander à votre partie prenante :</p>
<blockquote>
<p><strong>&#8220;Que souhaitez-vous voir?&#8221;</strong></p>
</blockquote>
<p>Demander:</p>
<blockquote>
<p><strong>« Quelle décision essayez-vous de prendre ? »</strong></p>
</blockquote>
<p>Ce seul changement empêche la création de 80 % des tableaux de bord inutiles.</p>
<h2>Lorsque la décision vient en premier, les données deviennent un outil</h2>
<p>Une fois la décision claire, quelque chose d’important se produit. Les données cessent d’être le héros. Cela devient un outil. Vous n’incluez que ce qui contribue à faire avancer cette décision. Vous excluez ce qui ne l&#8217;est pas. Vous arrêtez de construire pour être complet. Vous commencez à construire pour plus de clarté. Cette discipline rend les rapports plus petits, plus précis et plus percutants. Non pas parce que le problème était mineur. Parce que la portée était intentionnelle.</p>
<h2>Identifiez votre public</h2>
<p>Il y a ici une autre couche qui est tout aussi importante. Différents publics ne veulent pas seulement différents niveaux de détail. <strong>Ils veulent des histoires différentes.</strong></p>
<p>Les dirigeants demandent :</p>
<blockquote>
<p>« Sommes-nous sur la bonne voie et qu’est-ce qui doit changer ?</p>
</blockquote>
<p>Les gestionnaires demandent :</p>
<blockquote>
<p>« Où dois-je concentrer mon attention ? »</p>
</blockquote>
<p>Les analystes demandent :</p>
<blockquote>
<p>« Est-ce statistiquement valable et qu&#8217;est-ce qui le motive ?</p>
</blockquote>
<p>Les équipes de première ligne demandent :</p>
<blockquote>
<p>« Que dois-je faire différemment demain ? »</p>
</blockquote>
<p>Si vous essayez de répondre à toutes ces questions dans un seul rapport, vous finissez généralement par ne répondre correctement à aucune d’entre elles. C&#8217;est pourquoi la clarté du public est si importante.</p>
<h2>Mêmes données, histoires différentes</h2>
<p>L’idée clé ici est la suivante : <strong>Vous n&#8217;avez pas besoin de différents ensembles de données pour différents publics.</strong></p>
<p>Vous avez besoin de récits différents. Les données sous-jacentes peuvent prendre en charge plusieurs perspectives. Mais la structure, l’accent et le cadre doivent changer. Une vue exécutive peut commencer par :</p>
<ul>
<li>objectif vs réel</li>
<li>niveau de risque</li>
<li>recommandation claire</li>
</ul>
<p>Une vue du gestionnaire peut se concentrer sur :</p>
<ul>
<li>pannes au niveau de l&#8217;équipe</li>
<li>causes profondes</li>
<li>domaines d’action immédiats</li>
</ul>
<p>Un point de vue d’analyste pourrait plonger dans :</p>
<ul>
<li>facteurs d&#8217;écart</li>
<li>modèles de distribution</li>
<li>confiance et anomalies</li>
</ul>
<p>Mêmes données. Une histoire différente. Un héros différent.</p>
<h2>Le danger du « tableau de bord parfait »</h2>
<p>En matière d&#8217;analyse, il est tentant de créer le tableau de bord ultime, celui qui répond à tout. En réalité, ce tableau de bord devient généralement volumineux, complexe et écrasant sur le plan cognitif. Cela devient un artefact impressionnant. Mais pas utile.  Une bonne narration des données ne consiste pas à créer un rapport parfait. <strong>Il s&#8217;agit de créer le bon rapport pour le bon décideur.</strong></p>
<h2>Un framework simple que vous pouvez utiliser immédiatement</h2>
<p>Avant de démarrer votre prochain projet d&#8217;analyse, répondez à ces trois questions :</p>
<ol>
<li>Quelle décision est actuellement bloquée ?</li>
<li>À qui appartient cette décision ?</li>
<li>Qu’est-ce qui changerait si nous avions de la clarté ?</li>
</ol>
<p>Si vous ne pouvez pas répondre clairement à ces questions, arrêtez. Ne créez pas encore le tableau de bord. Car si la décision n’est pas claire, le rapport ne le sera pas non plus.</p>
<h2>Pourquoi cela améliore immédiatement les analyses</h2>
<p>Ce changement a un impact immédiat. Les rapports deviennent :</p>
<ul>
<li>plus court</li>
<li>plus concentré</li>
<li>plus facile à naviguer</li>
<li>plus rapide à interpréter</li>
</ul>
<p>Les réunions changent aussi.</p>
<p>Au lieu de:</p>
<blockquote>
<p>&#8220;Qu&#8217;est-ce que cela signifie?&#8221;</p>
</blockquote>
<p>Vous entendez :</p>
<blockquote>
<p>&#8220;Alors nous devrions…?&#8221;</p>
</blockquote>
<p>C&#8217;est la différence entre le reporting et l&#8217;aide à la décision.</p>
<h2>Vous souhaitez créer des rapports axés sur la décision ?</h2>
<p>Si vous souhaitez que vos rapports Power BI passent de l&#8217;exploration à l&#8217;action, c&#8217;est exactement ce sur quoi nous nous concentrons dans le <strong>Accélérateur de données</strong>.</p>
<p>Nous aidons les équipes à commencer par prendre la décision, à concevoir le récit et à créer des rapports qui réduisent l&#8217;incertitude et accélèrent les résultats.</p>
<hr/>
<p><em>Dans le prochain article, nous explorerons comment mesurer la prise de décision elle-même et pourquoi la « latence de décision » pourrait être l&#8217;indicateur clé de performance le plus important que vous ne suivez pas.</em></p>
<p><strong>Article précédent :</strong> Vous êtes le guide : rapports Power BI axés sur la décision</p>
<p><strong>En rapport:</strong> Le parcours du héros dans l&#8217;analyse : pourquoi le public est le héros</p>
<p><strong>Commencez la série :</strong> Les tableaux de bord ne déterminent pas les décisions (et c&#8217;est le vrai problème de l&#8217;analyse)</p>
</div>
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			</item>
		<item>
		<title>Votre rapport Power BI n&#8217;est pas une feuille de calcul – c&#8217;est une histoire</title>
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		<dc:creator><![CDATA[Hasil Pileg]]></dc:creator>
		<pubDate>Sat, 28 Feb 2026 06:03:06 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Uncategorized]]></category>
		<category><![CDATA[calcul]]></category>
		<category><![CDATA[cest]]></category>
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		<category><![CDATA[Histoire]]></category>
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					<description><![CDATA[La narration de données n’est pas compliquée. Super Structure du rapport Power BI commence par une idée simple : tout bon rapport doit avoir&#46;&#46;&#46;]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[<div id="">
<header>
<p>La narration de données n’est pas compliquée. Super <em>Structure du rapport Power BI</em> commence par une idée simple : tout bon rapport doit avoir un début, un milieu et une fin.</p>
</header>
<h2>La narration dans les données est plus simple qu’on ne le pense</h2>
<p>À ce stade de la série, les gens supposent souvent que la « narration de données » signifie quelque chose de compliqué.</p>
<p>Quelque chose de créatif.<br />Quelque chose de moelleux.<br />Quelque chose de subjectif.</p>
<p>Ce n&#8217;est pas le cas. Cela commence par quelque chose de très simple. Toute bonne histoire comporte trois parties :</p>
<ul>
<li>Un début</li>
<li>Un milieu</li>
<li>Une fin</li>
</ul>
<p>Nous comprenons instinctivement cette structure dans les films, les livres et les conversations. Si quelqu’un commence une histoire à mi-chemin, on se sent perdu. S’ils ne le terminent jamais, nous nous sentons frustrés.</p>
<p>Et pourtant, dès que nous ouvrons Power BI, nous abandonnons complètement cette structure. La plupart des rapports sont tous intermédiaires, avec peu ou pas de début ou de fin.</p>
<h2>Le problème : des rapports sans début</h2>
<p>Ouvrez la plupart des tableaux de bord et que voyez-vous ?</p>
<ul>
<li>Métrique</li>
<li>Graphiques</li>
<li>Comparaisons</li>
</ul>
<p>Tout de suite. Aucun contexte. Pas de cadrage. Aucune explication sur la raison pour laquelle cette page existe ni sur la décision qu&#8217;elle prend en charge.</p>
<p>C&#8217;est comme si quelqu&#8217;un entrait dans un cinéma, sautait les scènes d&#8217;ouverture et appuyait sur play au milieu du film. Le public travaille immédiatement plus dur qu’il ne devrait l’être.</p>
<p>Ils demandent :</p>
<ul>
<li>Qu&#8217;est-ce que je regarde ?</li>
<li>De quel délai s&#8217;agit-il ?</li>
<li>Quel problème essayons-nous de résoudre ?</li>
<li>Pourquoi est-ce important maintenant ?</li>
</ul>
<p>Si votre rapport oblige le public à s&#8217;orienter avant de pouvoir réfléchir, vous avez déjà créé des frictions. Le début d’un rapport doit répondre à une question simple :</p>
<blockquote>
<p><strong>Pourquoi devrais-je m’en soucier ?</strong></p>
</blockquote>
<h2>Le milieu : là où se trouvent la plupart des rapports</h2>
<p>Le milieu est l’endroit où l’analyse se produit. C&#8217;est ici que vous explorez :</p>
<ul>
<li>Ce qui se passe</li>
<li>Qu&#8217;est-ce qui le motive</li>
<li>où se trouvent les modèles</li>
<li>Ce qui est surprenant</li>
</ul>
<p>Et c’est là que s’arrêtent la plupart des tableaux de bord. Ils présentent les données. Ils présentent les pannes. Ils présentent les tendances. Et puis ils quittent la pièce. Aucune conclusion. Aucune implication. Aucune direction.</p>
<p>C&#8217;est l&#8217;équivalent analytique de quelqu&#8217;un expliquant un problème en détail puis s&#8217;éloignant au milieu d&#8217;une phrase. Techniquement correct. Structurellement incomplet.</p>
<h2>La fin manquante</h2>
<p>Voici la vérité inconfortable : si votre rapport n’a pas de fin, il n’est pas terminé. Peu importe la précision des données. C’est à la fin que vous expliquez clairement l’implication.</p>
<p>Il répond :</p>
<ul>
<li>Et alors ?</li>
<li>Qu&#8217;est-ce que cela signifie?</li>
<li>Que devons-nous faire ?</li>
</ul>
<p>Sans fin, les tableaux de bord créent des discussions plutôt que des décisions. Et la discussion n’est pas le but. Le but est la clarté.</p>
<h2>La structure du rapport Power BI doit suivre les histoires</h2>
<p>Un bon rapport Power BI devrait fonctionner comme ceci :</p>
<h3>Le début</h3>
<p>Définir le contexte. Définir la portée. Expliquez la décision.</p>
<p><strong>Répondre:</strong> <em>Pourquoi devrais-je m’en soucier ?</em></p>
<h3>Le milieu</h3>
<p>Explorez les pilotes. Surfacez les motifs. Mettez en valeur ce qui compte.</p>
<p><strong>Répondre:</strong> <em>Que se passe-t-il et pourquoi ?</em></p>
<h3>La fin</h3>
<p>Énoncez l’implication. Réduisez l’ambiguïté. Pointez vers l’action.</p>
<p><strong>Répondre:</strong> <em>Que faisons-nous ensuite ?</em></p>
<p>Cette structure n’est pas une écriture créative.</p>
<p>C&#8217;est l&#8217;alignement cognitif.</p>
<p>Essayons-le sur mon rapport de football</p>
</p>
<h2>Pourquoi nous abandonnons la structure dans l&#8217;analyse</h2>
<p>Il y a une raison pour laquelle la plupart des tableaux de bord sont tous intermédiaires.</p>
<ul>
<li>Nous sommes formés pour construire des modèles.</li>
<li>Nous sommes formés pour calculer des mesures.</li>
<li>Nous sommes formés pour visualiser les données.</li>
</ul>
<p>Nous sommes rarement formés pour structurer la pensée. Les tableaux de bord deviennent ainsi des conteneurs de mesures plutôt que des véhicules de décision. Ils sont construits comme des canevas analytiques plutôt que comme des flux narratifs. Et c&#8217;est pourquoi ils semblent denses. Non pas parce que les données sont fausses. Parce que la structure manque.</p>
<h2>L’état d’esprit du tableur</h2>
<p>Les feuilles de calcul n&#8217;ont ni début ni fin. Ils ont des lignes et des colonnes. Ils sont conçus pour l’exploration, pas pour la persuasion. Lorsque nous traitons Power BI comme une feuille de calcul interactive, nous obtenons des tableaux de bord riches en exploration qui s&#8217;appuient sur le public pour en rassembler le sens. Mais les acteurs commerciaux n’ont pas besoin de davantage d’exploration. Ils ont besoin de clarté. Cela nécessite une structure.</p>
<h2>La structure réduit la charge cognitive</h2>
<p>Lorsqu&#8217;un rapport suit une structure début-milieu-fin :</p>
<ul>
<li>Le public sait par où commencer.</li>
<li>Ils comprennent ce qui compte.</li>
<li>Ils ne se demandent pas quelle est la conclusion.</li>
</ul>
<p>La structure supprime le travail d’interprétation. Cela guide l’attention. Cela fait atterrir la perspicacité. Sans structure, même les bons visuels semblent fragmentés. Avec de la structure, même les visuels simples semblent puissants.</p>
<h2>Un test pratique</h2>
<p>J&#8217;utiliserai ce cadre de narration avec mon tableau de bord FPL dans le prochain article. Mais essayez ceci sur l&#8217;un des vôtres. Ouvrez l&#8217;un de vos rapports clés et demandez :</p>
<ul>
<li>Où est le début ?</li>
<li>Quelle page établit le contexte ?</li>
<li>Où se termine clairement le rapport ?</li>
<li>L&#8217;implication est-elle explicite ?</li>
</ul>
<p>Si le rapport s&#8217;arrête simplement après l&#8217;analyse, il est inachevé.</p>
<p>S&#8217;il ne répond pas « et maintenant ? », il est incomplet. La narration en analytique n&#8217;est pas une question de créativité. Il s&#8217;agit de mettre fin à la pensée.</p>
<p><em>Dans le prochain article, nous utiliserons ce cadre et l&#8217;appliquerons à mon rapport FPL. Et dans les articles suivants, nous explorerons comment le « voyage du héros » recadre votre rôle d&#8217;auteur du rapport – et pourquoi vous n&#8217;êtes pas le héros de cette histoire.</em></p>
<p><strong>En rapport:</strong> L&#8217;analyse décisionnelle en pratique : un exemple de Fantasy Football</p>
<p><strong>Commencez la série :</strong> Les tableaux de bord ne déterminent pas les décisions (et c&#8217;est le vrai problème de l&#8217;analyse)</p>
</div>
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			</item>
		<item>
		<title>Aide à la décision analytique : pourquoi les rapports seuls ne suffisent pas</title>
		<link>https://hasilpileg.com/aide-a-la-decision-analytique-pourquoi-les-rapports-seuls-ne-suffisent-pas/</link>
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		<dc:creator><![CDATA[Hasil Pileg]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 23 Feb 2026 17:47:23 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Uncategorized]]></category>
		<category><![CDATA[Aide]]></category>
		<category><![CDATA[analytique]]></category>
		<category><![CDATA[décision]]></category>
		<category><![CDATA[les]]></category>
		<category><![CDATA[pas]]></category>
		<category><![CDATA[Pourquoi]]></category>
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		<category><![CDATA[seuls]]></category>
		<category><![CDATA[suffisent]]></category>
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					<description><![CDATA[À ce stade de la série, nous avons établi trois vérités inconfortables : Les tableaux de bord ne déterminent pas les décisions. Les données, les&#46;&#46;&#46;]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[<p></p>
<div id="">À ce stade de la série, nous avons établi trois vérités inconfortables :</p>
<ul>
<li>Les tableaux de bord ne déterminent pas les décisions.</li>
<li>Les données, les graphiques et les informations ne sont pas la même chose.</li>
<li>La surcharge de données rend la prise de décision plus difficile, au lieu de la faciliter.</li>
</ul>
<p>Alors maintenant, nous devons réinitialiser la conversation. Parce que si les tableaux de bord ne sont pas la réponse, et si davantage de données ne sont pas la réponse, alors à quoi servent réellement les analyses ?</p>
<p>Voici le changement. L&#8217;analyse existe pour créer de la clarté et non de la complexité.</p>
<h2>Le piège du reporting</h2>
<p>La plupart des organisations considèrent l&#8217;analyse comme une fonction de reporting.</p>
<ul>
<li>Suivez tout</li>
<li>Mesurez tout</li>
<li>Rendre tout visible</li>
</ul>
<p>L’hypothèse est que la transparence est synonyme de progrès. Que si nous exposons suffisamment de données, les bonnes décisions suivront.</p>
<p>Mais rendre compte et prendre des décisions ne sont pas la même activité.</p>
<p>Le reporting répond à la question :</p>
<blockquote>
<p><strong>Que s&#8217;est-il passé ?</strong></p>
</blockquote>
<p>L’aide à la décision analytique répond à une question beaucoup plus exigeante :</p>
<blockquote>
<p><strong>Que devrions-nous faire ensuite ?</strong></p>
</blockquote>
<p>Lorsque l’analyse s’arrête au reporting, elle devient souvent descriptive plutôt que directionnelle. Il montre la performance mais évite l’interprétation. Il présente des chiffres mais ne donne pas la priorité au sens.</p>
<p>Et c’est ainsi que l’on se retrouve avec des tableaux de bord techniquement précis mais stratégiquement inutiles.</p>
<h2>L&#8217;analyse consiste à donner un sens à la complexité</h2>
<p>Les organisations modernes sont complexes par défaut.</p>
<ul>
<li>Plusieurs systèmes.</li>
<li>Plusieurs équipes.</li>
<li>Objectifs multiples.</li>
<li>Des incitations contradictoires.</li>
</ul>
<p>L&#8217;analyse devrait aider à gérer cette complexité.</p>
<p>Il doit identifier les signaux importants. Quels modèles sont significatifs ? Quels changements nécessitent une attention particulière. Il ne s’agit pas de suivre tout ce qui peut être mesuré. Il s’agit de sélectionner ce qui devrait influencer le comportement. Comme je l’ai dit à plusieurs reprises, les gens font ce par quoi vous les mesurez. Lorsque l’analytique tente de représenter toute la complexité de l’organisation sans la filtrer, elle reflète le chaos au lieu de le réduire.</p>
<p>Une bonne analyse simplifie sans trop simplifier.</p>
<h2>La clarté est le véritable résultat</h2>
<p>La clarté n’est pas un concept mou. C’est un résultat pratique et observable. La clarté signifie que quelqu&#8217;un peut consulter un rapport et comprendre :</p>
<ul>
<li><strong>Ce qui se passe</strong></li>
<li><strong>Pourquoi ça arrive</strong></li>
<li><strong>Quelle décision est requise</strong></li>
</ul>
<p>Si l’un d’entre eux manque, cela signifie que la clarté n’a pas été atteinte.</p>
<p>Un tableau de bord qui accroît la confusion, suscite un débat sur l&#8217;interprétation ou nécessite une explication verbale à chaque fois qu&#8217;il est utilisé ne crée pas de clarté. C&#8217;est une réflexion sur l&#8217;externalisation. Et lorsque la réflexion est confiée à des parties prenantes déjà occupées, les décisions ralentissent.</p>
<h2>La complexité est facile. La clarté est difficile.</h2>
<p>Il est beaucoup plus facile de créer un tableau de bord complexe qu’un tableau de bord clair. Les tableaux de bord complexes semblent en sécurité. Ils montrent votre travail. Ils font preuve de rigueur. Ils réduisent le risque d’être accusé d’omission. Des tableaux de bord clairs nécessitent du jugement.</p>
<p>Ils vous obligent à décider :</p>
<ul>
<li>Quelles mesures sont vraiment importantes pour cette décision ?</li>
<li>Que peut-on supprimer ?</li>
<li>Vers quelle conclusion les données pointent-elles ?</li>
</ul>
<p>Ce niveau d’intentionnalité peut sembler inconfortable. Mais c’est exactement ce qui différencie le reporting de l’aide à la décision analytique.</p>
<h2>Le changement de mentalité qui change tout</h2>
<p>Voici la distinction essentielle : l&#8217;analyse n&#8217;est pas une fonction de reporting. C&#8217;est une fonction d&#8217;aide à la décision.</p>
<p>Ce seul changement change la façon dont vous concevez tout. Si l&#8217;analyse génère des rapports, votre mesure de réussite devient la couverture et la précision. Si l’analyse est une aide à la décision, votre indicateur de réussite devient clarté et action.</p>
<p>Vous commencez à poser différentes questions :</p>
<ul>
<li>Quelle décision ce rapport contribue-t-il à débloquer ?</li>
<li>À qui appartient cette décision ?</li>
<li>Qu’est-ce qui changerait si nous avions de la clarté ?</li>
</ul>
<p>Et une fois ces questions claires, le design suit naturellement.</p>
<p>Vous arrêtez d’ajouter des graphiques « juste au cas où ». Vous arrêtez de suivre les mesures qui n’influencent pas le comportement. Vous commencez à structurer les rapports avec des débuts, des milieux et des fins.</p>
<h2>Quand l’analytique fait correctement son travail</h2>
<p>Vous savez que l&#8217;analyse fonctionne lorsque :</p>
<ul>
<li>Les réunions raccourcissent</li>
<li>Les conversations passent rapidement de « Qu&#8217;est-ce que cela signifie ? » à &#8220;Voici ce que nous faisons.&#8221;</li>
<li>Les désaccords diminuent parce que l’interprétation est alignée.</li>
<li>La confiance augmente, même lorsque les nouvelles ne sont pas bonnes.</li>
</ul>
<p>C&#8217;est le vrai test. Il ne s&#8217;agit pas de savoir combien de tableaux de bord existent (ou dans quelle mesure ils sont interactifs), mais s&#8217;ils aident quelqu&#8217;un à prendre une décision.</p>
<h2>Pourquoi c&#8217;est difficile en pratique</h2>
<p>La plupart des équipes d&#8217;analyse sont formées techniquement et non structurellement. Ils apprennent la modélisation, le DAX, les techniques de visualisation et le réglage des performances. Ce qu&#8217;on leur apprend rarement, c&#8217;est comment concevoir des analyses autour des décisions. Ils sont récompensés pour avoir raison. Pas pour être utile. Ainsi, les tableaux de bord sont optimisés pour être complets plutôt que clairs. Ce n&#8217;est pas un problème d&#8217;outillage. C&#8217;est un problème de cadrage. Et jusqu&#8217;à ce que l&#8217;analyse soit positionnée comme un outil d&#8217;aide à la décision au sein de l&#8217;organisation, les mêmes problèmes continueront de refaire surface, quelle que soit l&#8217;avancée de la plateforme.</p>
<h2>C&#8217;est le changement à l&#8217;intérieur de l&#8217;accélérateur</h2>
<p>L’un des principaux recadrages de Data Accelerator consiste à réinitialiser l’objectif de l’analyse. Nous travaillons en équipe pour :</p>
<ul>
<li>Définir la décision avant de toucher aux données</li>
<li>Identifiez les 3 à 5 signaux qui comptent vraiment</li>
<li>Structurer les rapports autour de la clarté</li>
<li>Indiquer explicitement les implications</li>
</ul>
<p>Lorsque ce changement se produit, l’analyse cesse d’être une couche passive d’informations et devient une partie active de la prise de décision. Pas plus fort. Pas plus dense. Plus clair.</p>
<h2>Un essai simple</h2>
<p>Regardez votre tableau de bord le plus important et demandez :</p>
<blockquote>
<p>Si ce rapport disparaissait demain, quelle décision serait plus difficile à prendre ?</p>
</blockquote>
<p>Si la réponse est « aucun », vous déclarez. Si la réponse est claire et précise, vous soutenez les décisions. L&#8217;analyse existe pour créer de la clarté. Tout le reste n&#8217;est que bruit.</p>
<p>Si vous souhaitez discuter de l&#8217;aide à la décision analytique dans votre entreprise, n&#8217;hésitez pas à réserver un appel ou à nous contacter sur Linkedin.</p>
</div>
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			</item>
		<item>
		<title>Les tableaux de bord ne déterminent pas les décisions &#8211; Gethyn Ellis</title>
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		<dc:creator><![CDATA[Hasil Pileg]]></dc:creator>
		<pubDate>Tue, 17 Feb 2026 15:56:47 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Uncategorized]]></category>
		<category><![CDATA[bord]]></category>
		<category><![CDATA[décisions]]></category>
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					<description><![CDATA[Les tableaux de bord ne déterminent pas les décisions (et c&#8217;est le vrai problème de l&#8217;analyse). J&#8217;ai une nouvelle conférence qui a fait ses&#46;&#46;&#46;]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[<p></p>
<div id="">Les tableaux de bord ne déterminent pas les décisions (et c&#8217;est le vrai problème de l&#8217;analyse). J&#8217;ai une nouvelle conférence qui a fait ses débuts aux sessions d&#8217;hiver de Tenerife le week-end dernier et qui est prévue pour une autre sortie au Birmingham Power BI Meetup Group #PBIBrum début mars. L&#8217;exposé s&#8217;intitule « Data-Driven Storytelling with Power BI » et c&#8217;est la déclaration la plus provocatrice de la présentation, et elle est intentionnelle :<strong>Les tableaux de bord ne déterminent pas les décisions.</strong>S’ils le faisaient, la plupart des organisations fonctionneraient désormais parfaitement.</p>
<p>Ils ne manquent pas de tableaux de bord. Ils ne manquent pas de données. Ils ne manquent même pas de rapports Power BI magnifiquement conçus. Pourtant, les mêmes conversations continuent de se produire. Les mêmes problèmes refont surface mois après mois. Et les mêmes décisions sont reportées, diluées ou discrètement ignorées.</p>
<p>Si cela vous semble familier, ce n’est pas parce que vos données sont erronées. C&#8217;est parce que vos tableaux de bord s&#8217;arrêtent à <em>information</em>.</p>
<h2>La rencontre familière qui ne mène nulle part</h2>
<p>Vous avez probablement vu cette pièce se dérouler.</p>
<p>Un tableau de bord apparaît à l&#8217;écran. Les gens hochent la tête.<br />Quelqu&#8217;un pose une question sensée.<br />Quelqu&#8217;un d&#8217;autre propose une interprétation.<br />Une troisième personne n’est pas d’accord.</p>
<p>Et puis la réunion se termine.</p>
<ul>
<li>Aucune décision.</li>
<li>Aucune action claire.</li>
<li>Aucun changement de direction.</li>
</ul>
<p>Le tableau de bord a fait son travail, techniquement parlant. Il a montré les données. Les chiffres étaient exacts. Les visuels étaient clairs. Mais rien ne s&#8217;est passé ensuite.</p>
<p>C’est la vérité inconfortable : <strong>montrer des informations n’est pas la même chose que permettre une décision</strong>.</p>
<h2>Pourquoi les tableaux de bord semblent utiles mais changent très peu</h2>
<p>La plupart des tableaux de bord sont construits avec de bonnes intentions. Ils sont conçus pour être complets, neutres et flexibles. Ils montrent les performances sous plusieurs angles. Ils laissent le public explorer et « tirer ses propres conclusions ». Cela semble raisonnable.</p>
<p>En réalité, c&#8217;est là que les choses s&#8217;effondrent.</p>
<p>Les humains ne prennent pas de décisions à partir de graphiques. Ils prennent des décisions de <strong>compréhension</strong>. Et la compréhension ne vient pas du fait qu’on lui présente des options et qu’on espère qu’un sens en émergera. Cela vient du contexte, du récit et de la pertinence par rapport à un choix spécifique qui doit être fait.</p>
<p>Lorsqu&#8217;un tableau de bord présente dix graphiques d&#8217;égale importance, il demande silencieusement au public de faire lui-même le travail le plus dur :</p>
<ul>
<li>Qu’est-ce qui compte le plus ?</li>
<li>Sur quoi dois-je me concentrer ?</li>
<li>Qu’est-ce que cela signifie pour la décision dont je suis responsable ?</li>
</ul>
<p>Différentes personnes répondent différemment à ces questions. C&#8217;est pourquoi les tableaux de bord suscitent souvent un débat plutôt qu&#8217;une orientation.</p>
<h2>« Intéressant » n&#8217;est pas une mesure de réussite</h2>
<p>L&#8217;un des mots les plus dangereux en analytique est <strong><em>intéressant</em></strong>.</p>
<p>Si quelqu&#8217;un regarde un tableau de bord et dit : «<strong>C&#8217;est intéressant</strong>&#8220;, ce qu&#8217;ils veulent généralement dire est :</p>
<ul>
<li>Je peux voir des modèles</li>
<li>Je ne suis pas sûr de ce qu&#8217;ils impliquent</li>
<li>Je ne sais pas encore quoi faire</li>
</ul>
<p>Un tableau de bord intéressant pourrait attirer l’attention. Cela pourrait même susciter des éloges. Mais si ça laisse le public réfléchir <em>&#8220;Hmm…&#8221;</em> au lieu de <em>&#8220;Voici ce que nous devons faire&#8221;</em>il a échoué dans sa tâche la plus importante.</p>
<p>Un produit d&#8217;analyse performant ne se contente pas d&#8217;informer. Il <strong>réduit l’incertitude au moment où une décision doit être prise</strong>.</p>
<h2>L’ingrédient manquant : l’intention de décision</h2>
<p>Le vrai problème n&#8217;est pas la visualisation. Son intention.</p>
<p>La plupart des tableaux de bord sont construits en commençant par les données :</p>
<ul>
<li>De quelles tables disposons-nous ?</li>
<li>Quelles mesures peut-on calculer ?</li>
<li>Quelles pannes pourraient être utiles ?</li>
</ul>
<p>L’analyse décisionnelle commence ailleurs :</p>
<ul>
<li><strong>Quelle décision est actuellement bloquée ?</strong></li>
<li>À qui appartient cette décision ?</li>
<li>Qu’est-ce qui changerait si nous avions de la clarté ?</li>
</ul>
<p>Lorsque vous commencez à prendre une décision, tout le reste s&#8217;affine :</p>
<ul>
<li>Moins de mesures comptent.</li>
<li>Les visuels deviennent explicatifs et non exploratoires.</li>
<li>Le rapport développe un point de vue.</li>
</ul>
<p>Cela ne signifie pas manipuler les données ou cacher des nuances. Cela signifie accepter la responsabilité de guider le public, plutôt que de lui confier l’interprétation.</p>
<h2>Pourquoi de meilleurs tableaux de bord ne sont pas la réponse</h2>
<p>Lorsque les organisations se rendent compte que leurs tableaux de bord ne conduisent pas à l&#8217;action, la réponse habituelle est de créer <em>plus</em> d&#8217;eux. Ou les reconstruire. Ou repensez-les.</p>
<p>Mais sans changer de façon de penser, on se retrouve avec <strong>des tableaux de bord plus agréables qui ne mènent toujours nulle part</strong>.</p>
<p>La contrainte n&#8217;est pas Power BI. Ce n&#8217;est pas le DAX. Ce n&#8217;est pas du mannequinat. La contrainte est que la plupart des équipes n’ont jamais appris à concevoir des analyses autour de décisions plutôt qu’autour de structures de données.</p>
<h2>Des tableaux de bord aux outils de décision</h2>
<p>C&#8217;est exactement l&#8217;écart <strong>Accélérateur de données</strong> est conçu pour répondre.</p>
<p>L&#8217;accélérateur n&#8217;a pas pour but d&#8217;enseigner aux gens comment créer davantage de rapports. Il s’agit en premier lieu de changer la façon dont le travail d’analyse est structuré :</p>
<ul>
<li>en commençant par de vraies décisions commerciales</li>
<li>concevoir des rapports avec un début, un milieu et une fin clairs</li>
<li>réduire la charge cognitive plutôt que d’ajouter de la complexité visuelle</li>
<li>transformer les sorties Power BI en outils qui influencent réellement le comportement</li>
</ul>
<p>Lorsque les équipes adoptent cette approche, quelque chose d’intéressant se produit.</p>
<p>Les réunions changent. Les conversations avancent plus vite. Les décisions deviennent plus claires.</p>
<p>Non pas parce que les données sont différentes, mais parce que les analyses mènent finalement quelque part.</p>
<h2>Un test simple pour votre dernier tableau de bord</h2>
<p>Si vous souhaitez tester votre propre travail, essayez ceci :</p>
<ul>
<li>Quelle décision a-t-il été conçu pour soutenir ?</li>
<li>Quelle action doit en découler ?</li>
<li>Deux parties prenantes différentes parviendraient-elles à la même conclusion ?</li>
</ul>
<p>Si ces réponses ne sont pas évidentes, le tableau de bord n&#8217;est pas encore terminé.</p>
<h2><strong>Les tableaux de bord ne déterminent pas les décisions.</strong></h2>
<p>Mais <strong>l&#8217;analyse décisionnelle le fait,</strong> quand il est conçu exprès de cette façon.</p>
<p><em>Dans la suite de cette série, j&#8217;examinerai pourquoi « plus de données » rend souvent la prise de décision pire, et comment concevoir des analyses qui fonctionnent avec le cerveau humain plutôt que contre lui. Si vous venez me voir pour en parler au groupe d&#8217;utilisateurs Power BI de Birmingham le 4 mars, vous pouvez vous inscrire ici </em></p>
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			</item>
		<item>
		<title>Données, graphiques et informations : pourquoi voir les chiffres ne suffit pas</title>
		<link>https://hasilpileg.com/donnees-graphiques-et-informations-pourquoi-voir-les-chiffres-ne-suffit-pas/</link>
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		<dc:creator><![CDATA[Hasil Pileg]]></dc:creator>
		<pubDate>Sat, 14 Feb 2026 11:59:44 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Uncategorized]]></category>
		<category><![CDATA[chiffres]]></category>
		<category><![CDATA[données]]></category>
		<category><![CDATA[graphiques]]></category>
		<category><![CDATA[informations]]></category>
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		<category><![CDATA[voir]]></category>
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					<description><![CDATA[Dans le post précédent, j&#8217;avais fait une affirmation volontairement provocatrice : Les tableaux de bord ne déterminent pas les décisions.Si vous ne l&#8217;avez pas&#46;&#46;&#46;]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[<p></p>
<div id="">Dans le post précédent, j&#8217;avais fait une affirmation volontairement provocatrice : <strong>Les tableaux de bord ne déterminent pas les décisions.</strong>Si vous ne l&#8217;avez pas encore lu, cela vaut la peine de commencer par là, car cet article explique <em>pourquoi</em> ce problème continue de se manifester, même dans les organisations disposant de bonnes données, de bons outils et d&#8217;analystes compétents. La réponse courte est la suivante : nous continuons à confondre <strong>données</strong>, <strong>graphiques</strong>et <strong>aperçu</strong> comme si c&#8217;était la même chose. Ce n’est pas le cas.</p>
<h2>L&#8217;hypothèse dangereuse au cœur de l&#8217;analyse</h2>
<p>Il existe une croyance profondément enracinée dans l’analyse qui reste largement incontestée :</p>
<blockquote>
<p>Si nous collectons les bonnes données et les visualisons suffisamment clairement, la compréhension émergera d’elle-même.</p>
</blockquote>
<p>Cela semble raisonnable. C&#8217;est également faux.</p>
<p>Les données et les graphiques ne sont pas synonymes d’informations. Ce que cela équivaut généralement à <em>plus à regarder</em>.</p>
<p>Lorsque les organisations ont du mal à prendre des décisions, la réponse consiste souvent à ajouter plus de tableaux de bord, plus de visuels, plus de ventilations. Nous espérons que la clarté finira par apparaître si nous continuons à affiner les graphiques. Mais les informations n’apparaissent pas comme par magie lorsque vous insérez des chiffres dans un graphique à barres.</p>
<h2>Que se passe-t-il réellement à la place</h2>
<p>Ce qui se passe habituellement, c&#8217;est <strong>surcharge cognitive</strong>. Les gens regardent un tableau de bord et ils <em>faire</em> voir les patrons :</p>
<ul>
<li>tendances à la hausse ou à la baisse</li>
<li>des valeurs aberrantes qui semblent inquiétantes</li>
<li>des comparaisons qui semblent intéressantes</li>
</ul>
<p>Mais ils ne le savent pas :</p>
<ul>
<li>quels modèles comptent</li>
<li>qu&#8217;est-ce qui les motive</li>
<li>qu&#8217;il s&#8217;agisse de signaux ou de bruit</li>
</ul>
<p>Le cerveau fait donc ce qu’il fait toujours lorsque le sens n’est pas explicite : il comble les lacunes.</p>
<p>Différentes personnes apportent différentes hypothèses, expériences et incitations dans la salle. Le même graphique produit plusieurs interprétations. Et soudain, la conversation ne porte plus sur l’action. Il s&#8217;agit d&#8217;un débat.</p>
<h2>Pourquoi les graphiques « corrects » conduisent toujours à de mauvais résultats</h2>
<p>C’est la partie qui frustre le plus les analystes.</p>
<ul>
<li>Les graphiques sont techniquement corrects.</li>
<li>Les mesures sont précises.</li>
<li>Le modèle de données est solide.</li>
</ul>
<p>Et pourtant… rien ne se passe.</p>
<p>C’est parce que l’exactitude n’est pas la même chose que l’utilité. Un graphique peut être précis tout en restant ambigu. Il peut montrer une tendance sans en expliquer la cause. Il peut mettre en évidence un changement sans indiquer s&#8217;il est bon, mauvais ou attendu.</p>
<p>Lorsque les informations ne sont pas explicites, les analyses transfèrent discrètement la responsabilité sur le public :</p>
<ul>
<li><em>Vous décidez ce que cela signifie</em></li>
<li><em>Vous décidez de ce qui compte</em></li>
<li><em>Vous décidez quoi faire ensuite</em></li>
</ul>
<p>Cela peut sembler neutre, mais c’est en réalité une abdication.</p>
<h2>Le manque de connaissances dont personne ne parle</h2>
<p>Il existe une lacune dans la plupart des workflows d&#8217;analyse qui est rarement nommée.</p>
<p>On passe de :</p>
<ul>
<li>collecte de données</li>
<li>à la modélisation</li>
<li>à la visualisation</li>
</ul>
<p>Et puis on arrête.</p>
<p>Nous supposons que l’insight se trouve quelque part à l’intérieur des graphiques, attendant d’être découvert par le spectateur.</p>
<p>En réalité, la perspicacité n’existe que lorsque quelqu’un rend le sens explicite :</p>
<ul>
<li><em>C’est important parce que…</em></li>
<li><em>Cela se produit à cause de…</em></li>
<li><em>Cela signifie que nous devrions…</em></li>
</ul>
<p>Sans cette étape, les tableaux de bord deviennent des bibliothèques de modèles plutôt que des outils de décision.</p>
<h2>Pourquoi les conversations se terminent par des questions et non par des conclusions</h2>
<p>Si les conversations analytiques dans votre organisation ont tendance à se terminer par :</p>
<ul>
<li>« Il faut approfondir cette question »</li>
<li>&#8220;Enlevons ça&#8221;</li>
<li>« Pouvons-nous obtenir une panne d&#8217;ici… ? »</li>
</ul>
<p>Ce n&#8217;est pas de la curiosité. C&#8217;est l&#8217;incertitude. Ces questions ne sont pas un signe d’engagement, elles sont le signe que le rapport n’a pas suffisamment réfléchi au nom du public.</p>
<p>L&#8217;exploration a sa place. Mais lorsque chaque tableau de bord invite à l’exploration et qu’aucun d’entre eux ne parvient à une conclusion, la prise de décision ralentit considérablement.</p>
<p>C’est ainsi que l’on se retrouve avec des organisations « data-driven » en théorie, mais instinctives en pratique.</p>
<h2>La perspicacité nécessite une intention, pas seulement des visuels</h2>
<p>L&#8217;ingrédient manquant n&#8217;est pas un meilleur type de graphique. C&#8217;est <strong>intention</strong>.</p>
<p>Les informations n&#8217;apparaissent que lorsque l&#8217;analyse est conçue pour répondre à une question spécifique posée par un décideur spécifique à un moment précis.</p>
<p>Cela signifie :</p>
<ul>
<li>décider quel est le graphique <em>pour</em>pas seulement ce que ça montre</li>
<li>choisir ce qu&#8217;il faut exclure aussi délibérément que ce qu&#8217;il faut inclure</li>
<li>rendre l&#8217;implication claire, même si cela semble inconfortable</li>
</ul>
<p>Cela ne signifie pas supprimer les nuances ou cacher l’incertitude. Cela signifie guider l’interprétation au lieu de la laisser au hasard.</p>
<h2>Pourquoi cela continue-t-il à arriver</h2>
<p>Alors pourquoi les organisations continuent-elles de tomber dans ce piège ? Parce que la plupart des équipes d&#8217;analyse sont récompensées pour :</p>
<ul>
<li>précision</li>
<li>exhaustivité</li>
<li>sophistication technique</li>
</ul>
<p>Ils sont rarement récompensés pour :</p>
<ul>
<li>clarté</li>
<li>caractère décisif</li>
<li>influence sur les résultats</li>
</ul>
<p>En conséquence, les tableaux de bord sont optimisés pour <em>avoir raison</em> plutôt que <em>être utile</em>.</p>
<p>En attendant que cela change, nous continuerons à produire des analyses qui semblent impressionnantes mais qui peinent à changer les comportements.</p>
<h2>Des graphiques aux insights : le changement sur lequel nous travaillons dans l&#8217;Accélérateur</h2>
<p>Cette distinction entre données, graphiques et informations est l&#8217;un des fondements de la <strong>Accélérateur de données</strong>.</p>
<p>L’Accélérateur existe pour aider les équipes :</p>
<ul>
<li>Arrêtez de supposer que les connaissances émergeront d’elles-mêmes</li>
<li>Concevoir des analyses autour de décisions explicites</li>
<li>Réduire la surcharge cognitive au lieu d’y ajouter</li>
<li>Transformez les résultats de Power BI en une compréhension partagée, et non en interprétations concurrentes</li>
</ul>
<p>Lorsque les équipes effectuent ce changement, la qualité des conversations change. Moins de questions sont posées à la fin des réunions, non pas parce que la curiosité disparaît, mais parce que la clarté augmente.</p>
<h2>Un test simple pour vos tableaux de bord</h2>
<p>Voici un moyen rapide de repérer le problème. Regardez un tableau et demandez :</p>
<ul>
<li>À quelle conclusion chacun doit-il parvenir ?</li>
<li>Quelle hypothèse cela supprime-t-il ?</li>
<li>Quelle décision cela soutient-il ?</li>
</ul>
<p>Si ces réponses ne sont pas évidentes, le tableau n’est pas encore terminé.</p>
<p>Les données ne sont pas un aperçu. Les graphiques ne comprennent pas.</p>
<p>Et jusqu’à ce que nous arrêtions de les considérer comme interchangeables, les tableaux de bord continueront d’échouer dans la seule chose que nous attendons d’eux : nous aider à décider.</p>
<hr/>
<p><em>Dans le prochain article, j&#8217;examinerai comment la surcharge de données aggrave ce problème et pourquoi davantage de tableaux de bord conduisent souvent à moins de clarté, pas plus.</em></p>
<p><strong>Lire le post précédent :</strong> Les tableaux de bord ne déterminent pas les décisions (et c&#8217;est le vrai problème de l&#8217;analyse)</p>
</div>
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			</item>
		<item>
		<title>Pourquoi les plates-formes de données comme Microsoft Fabric ne corrigent pas la culture des données brisée</title>
		<link>https://hasilpileg.com/pourquoi-les-plates-formes-de-donnees-comme-microsoft-fabric-ne-corrigent-pas-la-culture-des-donnees-brisee/</link>
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		<dc:creator><![CDATA[Hasil Pileg]]></dc:creator>
		<pubDate>Thu, 15 Jan 2026 11:01:37 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Uncategorized]]></category>
		<category><![CDATA[brisée]]></category>
		<category><![CDATA[comme]]></category>
		<category><![CDATA[corrigent]]></category>
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		<category><![CDATA[données]]></category>
		<category><![CDATA[Fabric]]></category>
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		<category><![CDATA[Pourquoi]]></category>
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					<description><![CDATA[Pourquoi les plates-formes comme Microsoft Fabric ne corrigent pas la culture des données briséeAprès l’échec des tableaux de bord, les organisations recherchent souvent une&#46;&#46;&#46;]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[<p></p>
<div id=""><strong>Pourquoi les plates-formes comme Microsoft Fabric ne corrigent pas la culture des données brisée</strong>Après l’échec des tableaux de bord, les organisations recherchent souvent une réponse plus approfondie.</p>
<ul>
<li>Une nouvelle plateforme.</li>
<li>Une pile plus intégrée.</li>
<li>Une promesse que cette fois les choses seront différentes.</li>
</ul>
<p>C&#8217;est là que des plateformes comme Microsoft Fabric entrent en jeu.</p>
<ul>
<li>Le tissu est puissant.</li>
<li>Moderne.</li>
<li>Bien architecturé.</li>
</ul>
<p>Mais c’est aussi l’un des investissements les plus mal compris que réalisent les organisations. Parce que les plateformes ne font pas échouer les organisations. Les organisations ne parviennent pas à changer leur façon de travailler.</p>
<h2>Le mythe de la plateforme</h2>
<p>Il existe une croyance réconfortante qui ressemble à ceci :</p>
<blockquote>
<p>&#8220;Une fois que nous serons sur la bonne plateforme, tout se mettra en place.&#8221;</p>
</blockquote>
<ul>
<li>Les données seront fiables</li>
<li>Les rapports seront plus rapides</li>
<li>Les équipes s&#8217;aligneront</li>
<li>Les décisions s&#8217;amélioreront</li>
</ul>
<p>La plateforme devient un proxy pour le leadership, la stratégie et la culture. Cette croyance est compréhensible, mais elle est fausse.</p>
<h2>Dans quelles plateformes sont réellement efficaces ?</h2>
<p>Soyons clairs : les plates-formes comme Microsoft Fabric ne sont pas le problème.</p>
<p>Ils sont exceptionnellement doués pour :</p>
<ul>
<li>Centraliser les données</li>
<li>Standardisation des outillages</li>
<li>Réduire l’étalement architectural</li>
<li>Favoriser l&#8217;évolutivité et les performances</li>
<li>Prise en charge des modèles d&#8217;analyse modernes</li>
</ul>
<p>Le tissu peut éliminer les frictions techniques. Ce qu’il ne peut pas éliminer, ce sont les frictions organisationnelles.</p>
<h2>La culture des données brisée ressemble à ceci.</h2>
<p>Avant de blâmer les outils, il convient de reconnaître les symptômes d’une culture des données défaillante :</p>
<ul>
<li>Les mesures sont plus débattues que les décisions</li>
<li>Des rapports existent, mais la confiance est faible</li>
<li>Les équipes optimisent localement, pas collectivement</li>
<li>La propriété des données n&#8217;est pas claire ou politique</li>
<li>Le leadership demande de la perspicacité, mais récompense la rapidité plutôt que la rigueur</li>
</ul>
<p>Dans ces environnements, une nouvelle plateforme ne crée pas de clarté ; cela amplifie la confusion.</p>
<h2>Pourquoi les plateformes ne réparent pas la culture</h2>
<p>Voici quelques raisons expliquant pourquoi les plateformes de données ne fonctionnent pas et la culture des données des organisations</p>
<h2>1. Les plateformes ne définissent pas d&#8217;objectif</h2>
<p>Une plateforme de données peut répondre :</p>
<blockquote>
<p><em>« Où se trouvent les données ?</em></p>
</blockquote>
<p>Il ne peut pas répondre :</p>
<blockquote>
<p><em>« Pourquoi ces données sont-elles importantes ? »</em></p>
</blockquote>
<p>Sans une compréhension commune de :</p>
<ul>
<li>Priorités commerciales</li>
<li>Décisions critiques</li>
<li>Mesures de réussite</li>
</ul>
<p>Même la meilleure plateforme devient un classeur coûteux.</p>
<h2>2. Les plateformes ne correspondent pas au leadership</h2>
<p>La culture des données est située au sommet d’une entreprise ou d’une organisation.</p>
<p>Si les dirigeants :</p>
<ul>
<li>Demandez des numéros différents lors de différentes réunions</li>
<li>Remplacez les données avec instinct lorsque cela ne vous convient pas</li>
<li>Récompenser la livraison plutôt que la qualité</li>
</ul>
<p>Aucune plateforme ne créera alors la confiance. La culture est renforcée par le comportement, pas par l&#8217;architecture.</p>
<h2>3. Les plateformes ne résolvent pas la propriété</h2>
<p>Les plateformes modernes centralisent les données, mais elles n’attribuent pas de responsabilités comme par magie.</p>
<p>Sans propriété claire :</p>
<ul>
<li>Les problèmes de qualité des données persistent</li>
<li>Dérive des définitions</li>
<li>« Quelqu&#8217;un d&#8217;autre possède cela » devient la valeur par défaut</li>
</ul>
<p>Fabric peut héberger votre patrimoine de données. Il ne peut pas vous dire qui en est responsable.</p>
<h2>4. Les plateformes ne simplifient pas la prise de décision</h2>
<p>Un mode de défaillance courant est plus de capacités, moins de clarté.</p>
<p>Avec des plateformes puissantes :</p>
<ul>
<li>Plus de données deviennent accessibles</li>
<li>Plus de métriques apparaissent</li>
<li>Davantage de tableaux de bord sont créés</li>
</ul>
<p>Mais sans discipline décisionnelle, cela conduit à :</p>
<ul>
<li>Surcharge cognitive</li>
<li>Des réunions plus lentes</li>
<li>Paralysie de l&#8217;analyse</li>
</ul>
<p>De meilleurs outils ne signifient pas automatiquement de meilleures décisions.</p>
<h2>5. Les plateformes ne changent pas les incitations</h2>
<p>Les gens réagissent en fonction de ce sur quoi ils sont mesurés. Si les équipes sont incitées à :</p>
<ul>
<li>Livrer rapidement plutôt que précisément</li>
<li>Protéger leur nombre plutôt que de les défier</li>
<li>Évitez les idées inconfortables</li>
</ul>
<p>La culture ne changera alors pas, quelle que soit la plateforme.</p>
<p>La technologie suit les incitations, et non l’inverse.</p>
<h2>Quand les plateformes fonctionnent</h2>
<p>Les organisations qui réussissent avec des plateformes comme Microsoft Fabric ont tendance à faire certaines choses différemment :</p>
<ul>
<li>Ils établissent la clarté avant la migration</li>
<li>Ils définissent très tôt l’appropriation des décisions</li>
<li>Ils alignent les dirigeants sur ce à quoi ressemble le « bien »</li>
<li>Ils traitent la plateforme comme un facilitateur, pas comme un sauveur</li>
</ul>
<p>Dans ces environnements, Fabric accélère les progrès plutôt que d’exposer les fissures.</p>
<h2>La vérité inconfortable</h2>
<p>Si les tableaux de bord peinent déjà…<br />Si la confiance dans les données est fragile…<br />Si les rapports semblent plus lents chaque année…</p>
<p>Une nouvelle plateforme ne résoudra pas ces problèmes. Cela les fera surface plus rapidement.</p>
<h2>Pourquoi c&#8217;est important</h2>
<p>De nombreuses organisations investissent massivement dans des plateformes en prévision d’une transformation. Ce qu&#8217;ils obtiennent en réalité, c&#8217;est :</p>
<ul>
<li>Une meilleure plomberie</li>
<li>Les mêmes arguments</li>
<li>De nouveaux outils superposés à d’anciennes habitudes</li>
</ul>
<p>L’écart entre capacité et impact s’élargit. Ce n&#8217;est pas un échec de la plateforme. C&#8217;est un défi de leadership et de culture.</p>
<h2>Où cela s’inscrit-il dans l’ensemble ?</h2>
<p>Cet article s&#8217;appuie sur Pourquoi les tableaux de bord échouent et mène aux questions suivantes auxquelles de nombreux dirigeants sont confrontés :</p>
<ul>
<li>Si les plateformes ne réparent pas la culture, qu’est-ce qui le fera ?</li>
<li>Comment savoir si nous observons les bonnes choses ?</li>
<li>Pourquoi le reporting ralentit-il à mesure que la complexité augmente ?</li>
</ul>
<p>Telles sont les questions explorées dans les prochaines parties de cette série :</p>
<p>Ce sont également les questions que les organisations posent souvent à notre accélérateur de données et d&#8217;analyse après avoir d&#8217;abord investi dans la plateforme.</p>
<h2>Une meilleure question de départ</h2>
<p>Au lieu de demander :</p>
<blockquote>
<p><em>« Fabric est-il la bonne plateforme pour nous ? »</em></p>
</blockquote>
<p>Une question plus utile est :</p>
<blockquote>
<p><em>« Sommes-nous prêts à en tirer profit ? »</em></p>
</blockquote>
<p>Cette réponse a très peu à voir avec la technologie, mais tout à voir avec la clarté, l’appropriation et la culture.</p>
<h2>Liens utiles</h2>
<blockquote class="wp-embedded-content" data-secret="ES9JrQT4Hr">
<p>Construire une histoire basée sur les données : des rapports à l&#8217;impact</p>
</blockquote>
<p><iframe loading="lazy" class="wp-embedded-content" sandbox="allow-scripts" security="restricted"  title="“Building a Data-Driven Story: From Reports to Impact” — Gethyn Ellis" src="https://www.gethynellis.com/2025/09/building-a-data-driven-story-from-reports-to-impact.html/embed#?secret=5So6Djnw00#?secret=ES9JrQT4Hr" data-secret="ES9JrQT4Hr" width="600" height="338" frameborder="0" marginwidth="0" marginheight="0" scrolling="no"></iframe></p>
<blockquote class="wp-embedded-content" data-secret="PRJTpmF4KH">
<p>Introduction à Microsoft Data Platform – Rôles de plateforme de données</p>
</blockquote>
<p><iframe loading="lazy" class="wp-embedded-content" sandbox="allow-scripts" security="restricted"  title="“Introduction to the Microsoft Data Platform – Data Platform Roles” — Gethyn Ellis" src="https://www.gethynellis.com/2022/06/introduction-to-the-microsoft-data-platform-data-platform-roles.html/embed#?secret=dNkBIaPZCN#?secret=PRJTpmF4KH" data-secret="PRJTpmF4KH" width="600" height="338" frameborder="0" marginwidth="0" marginheight="0" scrolling="no"></iframe></p>
<blockquote class="wp-embedded-content" data-secret="Od0KGt35V0">
<p>Qu’est-ce que Microsoft Fabric et quel est son lien avec Power BI ?</p>
</blockquote>
<p><iframe loading="lazy" class="wp-embedded-content" sandbox="allow-scripts" security="restricted"  title="“What is Microsoft Fabric and How Does It Relate to Power BI?” — Gethyn Ellis" src="https://www.gethynellis.com/2024/09/what-is-microsoft-fabric-and-how-does-it-relate-to-power-bi.html/embed#?secret=2gyXGyWQQb#?secret=Od0KGt35V0" data-secret="Od0KGt35V0" width="600" height="338" frameborder="0" marginwidth="0" marginheight="0" scrolling="no"></iframe></p>
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